相对于2020年持续的“抱团”行情，2021年A股市场结构性轮动和扩散，给了量化策略表现机会。今年以来出现量化策略基金局部跑赢主动选股基金的情况，公募基金布局量化产品的节奏加快，量化基金经理出镜频率提高。

　　多位量化基金经理表示，今年量化基金表现亮丽，主要原因在于市场龙头股抱团效应减弱，板块之间轮动明显，而擅长于在诸多行业捕捉机会的量化基金相对优势突出。

　　主动量化基金年内最高赚超60%

　　首尾业绩差80多个百分点

　　在今年市场风格轮动频繁、个股分化显著的行情下，宽度持股行业分散的量化策略优势凸显，年内还出现了量化基金跑赢主动基金的情况，部分主动量化基金表现尤其出色，相比同期沪深300和业绩基准也均有较大的超额回报。

　　截至11月12日，今年以来业绩回报超30%的有11只（A/C份额分开），收益最高的是长信低碳环保行业量化A，今年以来回报超60%、紧随其后的是银华新能源新材料量化A/C,年内收益超57%，华安事件驱动量化策略今年以来回报近40%，此外，中欧量化驱动、西部利得量化成长A、光大创业板量化优选A/C收益都在30%左右。

　　值得注意的是，今年以来，表现最差的主动量化基金亏损22%，首尾业绩差高达 80多个百分点。对于量化策略如此之大的收益差距，华安事件驱动量化基金经理张序认为，基金收益的差异主要来自量化策略的不同，与主动权益基金比较类似，不同主动量化基金有不同的投资策略，有的偏好大市值风格、有的偏好成长风格、有的偏好价值风格。所以在量化基金选择中，一方面要分析该基金历史业绩情况，另一方面需要了解其风格偏好、行业偏好、投资策略等信息。

　　西部利得基金量化投资部总经理、基金经理盛丰衍认为，原因有二：一是量化策略作为主动投资方式的一种，业绩也深受基金经理影响。即使在运作中是有模型给出投资建议，但模型的构建中体现了大量基金经理的主动认知。二是量化基金的基准也大相径庭，特别是基准指数为单行业的，其基金业绩和该行业表现紧密相关。

　　据光大保德信量化投资部副总监翟云飞介绍，“主动量化策略”是指没有明确的基准指数，通过量化手段选股、择时，目标是追求较高收益率或者说是追求基金排名（跟主动管理的基金在业绩目标上差异不大）。

　　量化和基本面投资实现融合

　　“熨平”牛熊波动

　　今年整体市场风格轮动很快，同时市场活跃度相对比较高的环境下，那么主动量化今年为何表现亮丽，是否具有持续性？对于今年不错的业绩表现，中欧基金投资总监曲径表示，中欧的量化投资和传统量化的因子投资不同。自己更下沉到行业和个股的基本面逻辑，整合了多个面向行业和个股的独特模型。今年市场的投资机会扩散明显，投资机会从前两年的核心资产扩散到各个板块。量化的优势在于投资宽度，可以利用模型同时去监测多个行业。由于这种研究的宽度，量化的超额收益受市场风格的影响相对较小。当然在市场风格集中的情况下，优秀的主动管理的集中化投资，业绩或许更加靓眼。

　　华安事件驱动量化基金经理张序表示，今年投资运作中，在风格判断模型，行业配置模型以及个股选择模型上均贡献了不错的收益，这也是自己基金的主要收益来源。今年量化基金表现亮丽，主要原因在于市场龙头股抱团效应减弱，板块之间轮动明显，而擅长于在诸多行业捕捉机会的量化基金相对优势突出。从历史统计来看，随着金融机构贷款利率下行，市场抱团效应比较难出现，未来不同行业，不同市值的股票均有投资机会，具有数据处理优势的量化基金具有不错的投资价值。

　　“在产品管理中，自己不仅在市场中寻找阿尔法，也要更多去思考市场贝塔，目前搭建了自上而下多维度的量化投资框架：对风格判断、行业配置以及个股选择分别构建量化模型。在风格判断上，基于资产配置模型进行定期的市场风格分析；在行业配置上，基于行业景气预测模型进行周度的行业分析；在个股选择上，不仅构建了多因子选股模型，同时也开发了丰富的事件驱动策略帮助我们更好的选择个股。”张序提到。

　　西部利得基金量化投资部总经理、基金经理盛丰衍坦言，总体而言，主动量化相比于传统权益产品有明显的小市值特征。今年春节后，大小市值风格切换，抖客网，小市值明显占优，这使得量化基金脱颖而出。业绩的持续性是基金经理一直努力追求的，尽人事听天命。

　　光大保德信量化投资部副总监翟云飞认为，自己的量化基金都是重点基于基本面因子的选股策略，在价量因子的配置较低。预期是追求超额收益的稳定，而不是特定行情的爆发力度。从投资经验来看，行业、主题的景气度变迁会反应在其基本面的数据上，量化投资相比主动投资弱在深度强在广度，往往我们吃不到景气度向上行业的“头啖汤”，但布局分散，参与范围广。

　　投资决策时量化为舟，主观为舵

　　主动量化既有模型，也有主动择股与择时，很多投资者会很迷惑，它与主动权益基金的区别在哪里，量化模型和主动择股又是怎么打配合的？中欧基金投资总监曲径向记者表示，在中欧实践了基本面量化结合，称它为“系统化的基本面投资”。自己不主张在模型给出信号后主动选股和择时，因为那样就丧失了“不情绪化”，这个量化最大优点。在基本面与量化结合的实践上，自己采用了“基本面逻辑前置”的方法。具体来讲，把能考虑到的基本面逻辑都写进系统里，日常的工作更多关注反思和学习，去迭代更好的模型，使得模型本身更加完善。因此，当模型发出信号，我们就信赖它。

　　“比如我们的猪周期模型，从投资逻辑到数据采集，都是一个基本面的思维方式，我们建模的数据涵盖了仔猪价格，豆粕价格，玉米价格等等，相当于训练出一个猪周期的“机器人研究员”。但和主动投资不同，量化模型会回测15年的历史数据，以印证逻辑的有效性，而这位机器人研究员更大的优点在于，它不贪婪也不恐惧，因此会在去年市场最兴奋的时候发出猪周期的看空信号，我们基金低配了生猪养殖，减少了回撤。我们基本面量化和主动权益投资不同，相比之下，传统基本面会在个股上看得更深，基本面量化则在全局上看得更宽。我们的模型依赖宽度上的胜率和赔率，力争最终依靠概率获胜。”曲径解释道。

　　华安事件驱动量化基金经理张序表示，一些主动量化产品在量化模型选出个股后，会做进一步处理，来提升组合的风险收益，有管理人采用结合主动选股等方法来做筛选处理，但更多也是基于数据层面进行判断，而主动权益基金的择股，更多是基于行业研究员对个股的调研与分析。主动权益基金在上市公司深度研究方面具有优势，但在股票覆盖的广度上会相对有限，而主动量化基金在数据处理上具有一定优势，能快速分析全市场股票的特点，并构建选股、择时模型。

　　“在我的主动量化基金管理中，当模型选出股票组合后，会对重点个股背后的阿尔法做进一步研究与思考，通过上下游验证、产业竞争力研究等方式，分析个股成长的驱动因素，以此来提升投资的胜率与风险收益。”张序说。